Sistemas Confiables de Toma de Decisiones Basadas en Datos

Resumen

Explore los fundamentos de la construcción de sistemas de toma de decisiones de IA confiables, enfocándose en enfoques basados en datos y principios de fiabilidad del sistema presentados por expertos en Investigación de IA de Berkeley.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de Toma de Decisiones Basados en Datos
Visión General de la Toma de Decisiones por IA
Importancia de la Fiabilidad en los Sistemas de IA
• Comprensión de los Datos en los Sistemas de IA
Técnicas de Recolección de Datos
Preprocesamiento y Limpieza de Datos
Calidad de los Datos y su Impacto en las Decisiones de IA
• Principios de Fiabilidad del Sistema
Definiciones y Métricas de Fiabilidad del Sistema
Principios de Diseño para Sistemas de IA Fiables
Mantener la Fiabilidad en Entornos Dinámicos
• Algoritmos para la Toma de Decisiones Fiables
Revisión de Algoritmos de Aprendizaje Automático
Técnicas para Mejorar la Robustez del Algoritmo
Selección de los Algoritmos Adecuados para la Fiabilidad
• Evaluación y Pruebas de los Sistemas de IA
Métodos para Probar la Fiabilidad del Sistema de IA
Uso de Simulaciones y Pruebas en el Mundo Real
Métricas para Evaluar el Rendimiento del Sistema
• Sesgo y Equidad en los Sistemas Impulsados por IA
Identificación y Mitigación del Sesgo en los Datos
Técnicas para Asegurar una Toma de Decisiones Equitativa
Implicaciones Éticas de las Decisiones de la IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Análisis de Estudio de Caso de Sistemas de IA Fiables
Lecciones Aprendidas de Aplicaciones en la Industria
Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
• Proyecto de Cierre: Construcción de un Sistema de IA Fiable
Diseño y Planificación del Proyecto
Implementación Usando Datos del Mundo Real
Presentación y Revisión por Pares de los Proyectos
• Conclusión y Perspectivas Futuras
Revisión de Conceptos Clave
Discusión sobre el Futuro de los Sistemas de IA Fiables
Preguntas y Respuestas y Comentarios Finales

Asignaturas

Negocios